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Introduction à Tensor Flow Machine Learning

Découvrez les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et le concept de TensorFlow dans ce cours gratuit en ligne.

Publisher: NPTEL
Ce cours en ligne gratuit sur l'apprentissage machine Tensor Flow vous présentera une brève histoire de TensorFlow. Vous serez également introduit dans les concepts d'apprentissage automatique et le fondement mathématique de l'apprentissage profond. Ce cours sera utile aux professionnels de l'intelligence artificielle qui se concentrent sur le traitement des données et le développement de modèles d'apprentissage automatique. À la fin de ce cours, vous vous familierez avec les concepts d'apprentissage automatique.
Introduction à Tensor Flow Machine Learning
  • Durée

    4-5 Heures
  • Students

    1,146
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Ce cours en ligne gratuit, l'introduction à Tensor Flow machine learning commencera par vous présenter l'aperçu de TensorFlow et les concepts de l'apprentissage automatique. Ce cours donne un aperçu de la définition, de la brève histoire et du développement progressif de Tensorflow. Vous apprendrez également l'importance de Tensorflow, la contribution de TensorFlow à l'apprentissage automatique et les différentes méthodes de construction d'un modèle d'apprentissage automatique.

Ce cours explique en détail les bases de l'apprentissage automatique et des concepts d'apprentissage automatique en utilisant le terrain de jeu du réseau neuronal comme outil de visualisation. Vous en apprendrez également sur l'apprentissage automatique à partir d'une perspective de programmation et sur quelques terminologies importantes de l'apprentissage automatique. Vous en apprendrez davantage sur les techniques de normalisation des données et sur les détails du processus d'apprentissage automatique, y compris le prétraitement des données et la création de modèles. Vous en apprendrez également sur la régression linéaire et logistique.

Ce cours analyse ensuite les variations de descente en gradient qui sont utilisées dans la formation pratique de l'apprentissage automatique. Vous en apprendrez également sur certaines nuances de descente en pente. Ce cours explique les techniques d'évaluation des modèles qui incluent les bases de l'évaluation du modèle et le diagnostic des problèmes avec les modèles. Vous en apprendrez davantage sur les concepts de base, les fonctions et les attributs des tenseurs. Vous en apprendrez également sur la matrice, les fondements mathématiques de l'apprentissage profond.

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